Génération des graphiques pour la visualisation des données initiales de la CACPL¶

Pour un affichage interactif, merci de se référer à ce lien

Importation des librairies¶

import pandas as pd
from json import load
import plotly.express as px

# Pour affichage dynamique des graphiques Plotly sur GitHub
import plotly.offline as po
po.init_notebook_mode()

Récupération et préparation des données¶

data171819 = pd.read_excel("../../data/collecte verre CACPL/Données Verre 2017-2018- 2019 janv à nov.xlsx", skiprows=[0,1], usecols="B:L")
data20 = pd.read_excel("../../data/collecte verre CACPL/Verre PAV 2020.xlsx", skiprows=[0,1,2], usecols="B:F")

data171819.drop_duplicates(inplace=True)
data20.drop_duplicates(subset=data20.columns[1:], inplace=True)

dictVilles = { "CAN": "Cannes", "CNT": "Le Cannet", "MAN": "Mandelieu-la-Napoule", "MOU": "Mougins", "THE": "Théoule-sur-Mer"}

# Standardisation des noms de ville (seule la majuscule est en capitale)
# Création du dictionnaire pour la conversion
dictVillesMajuscules = { "CANNES": "Cannes", "LE CANNET": "Le Cannet", "MANDELIEU-LA-NAPOULE": "Mandelieu-la-Napoule", "MOUGINS": "Mougins", "THÉOULE-SUR-MER": "Théoule-sur-Mer"}
# Transformation des valeurs de la colonne par association avec le dictionnaire
for i in data171819.index:
    data171819.loc[i, "Ville"] = dictVillesMajuscules[data171819.loc[i, "Ville"]]

# Standardisation des noms des colonnes utilisées
data171819.rename(columns={"MOIS": "Mois", "Poids Kg": "Poids"}, inplace=True)

data171819

# Manipulation supplémentaire pour classifier les mois

# Définition de la liste chronologique des mois
listeMois = ["Janvier", "Février", "Mars", "Avril", "Mai", "Juin", "Juillet", "Août", "Septembre", "Octobre", "Novembre", "Décembre"]
# Mois devient une variable qualitative (ou catégorielle) qui suit l'ordre défini dans listeMois
data171819["Mois"] = pd.Categorical(data171819["Mois"], listeMois)
# Tri du jeu de données selon la colonne Mois
data171819.sort_values(["Ville", "Année", "Mois"], inplace=True)
data171819

for i in data20.index:
    data20.loc[i, "Ville"] = dictVilles[data20.loc[i, "Lieu de Collecte"][5:8]]
    data20.loc[i, "Lieu de Collecte"] = data20.loc[i, "Lieu de Collecte"][9:]
data20.Poids = (data20.Poids * 1000).astype(int)
data20

# Jeu de couleurs de la CACPL
dictVillesCouleurs = {"Cannes": "#7bc3b7", "Le Cannet": "#528238", "Mandelieu-la-Napoule": "#fab55a", "Mougins": "#e84e2c", "Théoule-sur-Mer": "#507999"}

Graphiques sur les nombres de collectes par ville et par année¶

data17 = data171819[data171819["Année"] == 2017]

# Utilsation du diagramme à barres
data17Count = data17.Ville.value_counts()
px.bar(data17Count, color=data17Count.index, y=data17Count.values, labels={"index": "Ville", "y": "Nombre"}, width=900, title="Nombre de collectes de verre par ville en 2017")

# Utilisation de l'histogramme
fig = px.histogram(data17, x="Ville", color="Ville", width=900, title="Nombre de collectes de verre par ville en 2017")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

# Réutilisation du jeu de couleurs de la CACPL
fig = px.histogram(data17, x="Ville", color="Ville", width=900, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Nombre de collectes de verre par ville en 2017")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

px.pie(data17, names="Ville", color="Ville", color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Répartition du nombre de collectes de verre par ville en 2017")

data18 = data171819[data171819["Année"] == 2018]

fig = px.histogram(data18, x="Ville", color="Ville", width=900, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Nombre de collectes de verre par ville en 2018")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

px.pie(data18, names="Ville", color="Ville", color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Répartition du nombre de collectes de verre par ville en 2018")

data19 = data171819[data171819["Année"] == 2019]

fig = px.histogram(data19, x="Ville", color="Ville", width=900, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Nombre de collectes de verre par ville en 2019 (sans décembre)")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

px.pie(data19, names="Ville", color="Ville", color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=800, title="Répartition du nombre de collectes de verre par ville en 2019 (sans décembre)")

fig = px.histogram(data171819, x="Année", color="Ville", width=900, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Nombre de collectes de verre par année et par ville sur la période 2017-2019")
fig.update_layout(barmode='group')
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

fig = px.histogram(data171819, x="Année", color="Ville", width=900, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Nombre de collectes de verre par année et par ville sur la période 2017-2019")
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")
fig.update_xaxes(type='category')

fig = px.histogram(data171819, x="Ville", color="Année", width=900, title="Nombre de collectes de verre par ville et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_layout(barmode="group", yaxis_title="Nombre")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")

px.histogram(data171819, x="Ville", color="Année", width= 900, title="Nombre de collectes de verre par ville et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_layout(barmode="stack", yaxis_title="Nombre")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")

fig = px.histogram(data20, x="Ville", color="Ville", width=900, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Nombre de collectes de verre par ville en 2020")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

px.pie(data20, names="Ville", color="Ville", color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Répartition du nombre de collectes de verre par ville en 2020")

# Création du dataframe regroupant les villes, années, mois et nombres de collectes de 2017 à 2020

# sort=False pour ne pas trier les clés par ordre alphabétique et ainsi conserver l'ordre des mois tels qu'ils apparaissent dans le jeu de données, soit l'ordre chronologique des mois de l'année
# observed=True pour ne montrer que les valeurs observées et ainsi ne pas prendre en compte des décomptes nuls (dus à l'incomplétudes des données fournies) et fausser les tracés de lignes 
# (par exemple le nombre de collectes de verre par mois et par ville en 2019 avec des données manquantes pour novembre et décembre)
data171819Mois = data171819.groupby(by=["Ville", "Année", "Mois"], sort=False, observed=True).size().reset_index(name="Nombre")

# Ajout de la colonne pour l'année à data20 pour faire correspondre au format
data20["Année"] = 2020
# Ajout de la colonne pour le mois à partir de la date
data20["Mois"] = pd.to_datetime(data20["Date de réalisation"]).dt.month
# Conversion du nombre du mois en toutes lettres par correspondance avec la liste chronologique des mois
for i in data20.index:
    data20.loc[i, "Mois"] = listeMois[data20.loc[i, "Mois"] - 1]
data20Mois = data20.groupby(by=["Ville", "Année", "Mois"], sort=False, observed=True).size().reset_index(name="Nombre")

# Concaténation des 2 dataframes
dataMoisAnnee = pd.concat([data171819Mois, data20Mois])
dataMoisAnnee

fig = px.histogram(dataMoisAnnee, x="Année", y="Nombre", color="Ville", width=1000, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Nombre de collectes de verre par année et par ville sur la période 2017-2020")
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Nombre")

fig = px.histogram(dataMoisAnnee, x="Année", y="Nombre", color="Ville", width=1000, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Nombre de collectes de verre par année et par ville sur la période 2017-2020")
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")
fig.update_xaxes(type="category")

fig = px.histogram(dataMoisAnnee, x="Ville", y="Nombre", color="Année", width=1000, title="Nombre de collectes de verre par ville et par année sur la période 2017-2020")
fig.update_layout(barmode="group", yaxis_title="Nombre")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")

fig = px.histogram(dataMoisAnnee, x="Ville", y="Nombre", color="Année", width=1000, title="Nombre de collectes de verre par ville et par année sur la période 2017-2020")
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")

px.pie(dataMoisAnnee, names="Ville", values="Nombre", color="Ville", color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=800, title="Répartition du nombre de collectes de verre par ville sur la période 2017-2020")

Graphiques sur les nombres de collectes par adresses (regroupées par ville) et par année¶

Note : les différences entre les intitulés de la colonne Adresse de data171819 et ceux de la colonne Lieu de Collecte (et surtout leur absence de correspondance entre eux, leur nombre notamment étant différent) empêchent leur traitement commun

Cannes¶

dataCannes171819 = data171819[data171819["Ville"] == "Cannes"]

# Histogramme classique
fig = px.histogram(dataCannes171819, x="Adresse", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Cannes sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

dataCannes171819Sorted = dataCannes171819.sort_values("Adresse")

# Histogramme avec les adresses par ordre alphabétique
fig = px.histogram(dataCannes171819Sorted, x="Adresse", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Cannes sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

# Histogramme par ordre décroissant sur le nombre de collectes (couleurs et légende selon l'affichage classique)
fig = px.histogram(dataCannes171819, x="Adresse", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Cannes sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10), categoryorder="total descending")
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

dataCannes171819Count = dataCannes171819.Adresse.value_counts()

# Histogramme par ordre décroissant sur le nombre de collectes et légende en correspondance
fig = px.bar(dataCannes171819Count, color=dataCannes171819Count.index, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, y=dataCannes171819Count.values, labels={"index": "Adresse", "y": "Nombre"}, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Cannes sur la période 2017-2019" )
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))

fig = px.histogram(dataCannes171819, x="Adresse", histfunc="count", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Cannes et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

# Histogramme avec appel implicite du histfunc
fig = px.histogram(dataCannes171819, x="Adresse", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Cannes et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

# Autre méthode (dépréciée)
dataCannes171819Annee = dataCannes171819.groupby(by=["Adresse", "Année"])["Collecte"].count().reset_index(name="nb collectes")

fig = px.histogram(dataCannes171819Annee, x="Adresse", y="nb collectes", histfunc="sum", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Cannes et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

fig = px.histogram(dataCannes171819, x="Adresse", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Cannes et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Nombre")

dataCannes20 = data20[data20["Ville"] == "Cannes"]

fig = px.histogram(dataCannes20, x="Lieu de Collecte", histfunc="count", color="Lieu de Collecte", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Cannes en 2020")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

Le Cannet¶

dataCannet171819 = data171819[data171819["Ville"] == "Le Cannet"]

fig = px.histogram(dataCannet171819, x="Adresse", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse au Cannet sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

fig = px.histogram(dataCannet171819, x="Adresse", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse au Cannet et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

fig = px.histogram(dataCannet171819, x="Adresse", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse au Cannet et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Nombre")

dataCannet20 = data20[data20["Ville"] == "Le Cannet"]

fig = px.histogram(dataCannet20, x="Lieu de Collecte", color="Lieu de Collecte", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse au Cannet en 2020")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

Mandelieu-la-Napoule¶

dataMandelieu171819 = data171819[data171819["Ville"] == "Mandelieu-la-Napoule"]

fig = px.histogram(dataMandelieu171819, x="Adresse", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Mandelieu-la-Napoule sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

fig = px.histogram(dataMandelieu171819, x="Adresse", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Mandelieu-la-Napoule et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

fig = px.histogram(dataMandelieu171819, x="Adresse", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Mandelieu-la-Napoule et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Nombre")

dataMandelieu20 = data20[data20["Ville"] == "Mandelieu-la-Napoule"]

fig = px.histogram(dataMandelieu20, x="Lieu de Collecte", color="Lieu de Collecte", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Mandelieu-la-Napoule en 2020")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

Mougins¶

dataMougins171819 = data171819[data171819["Ville"] == "Mougins"]

fig = px.histogram(dataMougins171819, x="Adresse", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Mougins sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

fig = px.histogram(dataMougins171819, x="Adresse", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Mougins et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

fig = px.histogram(dataMougins171819, x="Adresse", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Mougins et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Nombre")

dataMougins20 = data20[data20["Ville"] == "Mougins"]

fig = px.histogram(dataMougins20, x="Lieu de Collecte", color="Lieu de Collecte", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Mougins en 2020")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

Théoule-sur-Mer¶

dataTheoule171819 = data171819[data171819["Ville"] == "Théoule-sur-Mer"]

fig = px.histogram(dataTheoule171819, x="Adresse", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Théoule-sur-Mer sur la période 2017-2019")
#fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

fig = px.histogram(dataTheoule171819, x="Adresse", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Théoule-sur-Mer et par année sur la période 2017-2019")
#fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

fig = px.histogram(dataTheoule171819, x="Adresse", color="Année", width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Théoule-sur-Mer et par année sur la période 2017-2019")
#fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Nombre")

dataTheoule20 = data20[data20["Ville"] == "Théoule-sur-Mer"]

fig = px.histogram(dataTheoule20, x="Lieu de Collecte", color="Lieu de Collecte", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Nombre de collectes de verre par adresse à Théoule-sur-Mer en 2020")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Nombre")

Graphiques sur les nombres de collectes par mois (par année) et par ville¶

data17Mois = data17.groupby(by=["Mois", "Ville"], sort=False).size().reset_index(name="Nombre")

px.line(data17Mois, x="Mois", y="Nombre", color='Ville', color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=900, title="Nombre de collectes de verre par mois et par ville en 2017")

data17Mois = dataMoisAnnee[dataMoisAnnee["Année"] == 2017]

px.line(data17Mois, x="Mois", y="Nombre", color='Ville', color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=900, title="Nombre de collectes de verre par mois et par ville en 2017")

data18Mois = dataMoisAnnee[dataMoisAnnee["Année"] == 2018]

px.line(data18Mois, x="Mois", y="Nombre", color='Ville', color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=900, title="Nombre de collectes de verre par mois et par ville en 2018")

#data19Mois = dataMoisAnnee[(dataMoisAnnee["Année"] == 2019) & (dataMoisAnnee["Nombre"] != 0)] # si observed=False (valeur par défaut) dans le groupby pour la création du dataframe dataMoisAnnee
data19Mois = dataMoisAnnee[dataMoisAnnee["Année"] == 2019]

px.line(data19Mois, x="Mois", y="Nombre", color='Ville', color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=900, title="Nombre de collectes de verre par mois et par ville en 2019")

data20Mois = dataMoisAnnee[dataMoisAnnee["Année"] == 2020]

px.line(data20Mois, x="Mois", y="Nombre", color='Ville', color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=900, title="Nombre de collectes de verre par mois et par ville en 2020")

dataMoisAnnee["Période"] = dataMoisAnnee["Mois"] + " " + dataMoisAnnee["Année"].astype(str)
dataMoisAnnee

fig = px.line(dataMoisAnnee, x="Période", y="Nombre", color='Ville', color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=2000, title="Nombre de collectes de verre par mois et par ville sur la période 2017-2020")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")
fig.update_xaxes(tickangle=270)

dataCannesMois = dataMoisAnnee[dataMoisAnnee["Ville"] == "Cannes"]

px.line(dataCannesMois, x="Mois", y="Nombre", color='Année', width=900, title="Nombre de collectes de verre à Cannes par mois et par année")

# Graphique avec échelle ajustée
fig = px.line(dataCannesMois, x="Mois", y="Nombre", color='Année', width=900, title="Nombre de collectes de verre à Cannes par mois et par année")
# Axe Y commençant à 0
fig.update_layout(yaxis_rangemode="tozero")

dataCannetMois = dataMoisAnnee[dataMoisAnnee["Ville"] == "Le Cannet"]

fig = px.line(dataCannetMois, x="Mois", y="Nombre", color='Année', width=900, title="Nombre de collectes de verre au Cannet par mois et par année")
fig.update_layout(yaxis_rangemode="tozero")

dataMandelieuMois = dataMoisAnnee[dataMoisAnnee["Ville"] == "Mandelieu-la-Napoule"]

fig = px.line(dataMandelieuMois, x="Mois", y="Nombre", color='Année', width=900, title="Nombre de collectes de verre à Mandelieu-la-Napoule par mois et par année")
fig.update_layout(yaxis_rangemode="tozero")

dataMouginsMois = dataMoisAnnee[dataMoisAnnee["Ville"] == "Mougins"]

fig = px.line(dataMouginsMois, x="Mois", y="Nombre", color='Année', width=900, title="Nombre de collectes de verre à Mougins par mois et par année")
fig.update_layout(yaxis_rangemode="tozero")

dataTheouleMois = dataMoisAnnee[dataMoisAnnee["Ville"] == "Théoule-sur-Mer"]

fig = px.line(dataTheouleMois, x="Mois", y="Nombre", color='Année', width=900, title="Nombre de collectes de verre à Théoule-sur-Mer par mois et par année")
fig.update_layout(yaxis_rangemode="tozero")

Graphiques sur les poids collectés par ville et par année¶

fig = px.histogram(data17, x="Ville", y="Poids", color="Ville", width=900, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Poids collecté de verre par ville en 2017")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

px.pie(data17, names="Ville", values="Poids", color="Ville", color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Répartition du poids collecté de verre par ville en 2017")

fig = px.histogram(data18, x="Ville", y="Poids", color="Ville", width=900, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Poids collecté de verre par ville en 2018")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

px.pie(data18, names="Ville", values="Poids", color="Ville", color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Répartition du poids collecté de verre par ville en 2018")

fig = px.histogram(data19, x="Ville", y="Poids", color="Ville", width=900, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Poids collecté de verre par ville en 2019")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

px.pie(data19, names="Ville", values="Poids", color="Ville", color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Répartition du poids collecté de verre par ville en 2019")

fig = px.histogram(data20, x="Ville", y="Poids", color="Ville", width=900, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Poids collecté de verre par ville en 2020")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

px.pie(data20, names="Ville", values="Poids", color="Ville", color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Répartition du poids collecté de verre par ville en 2020")

data171819MoisPoids = data171819.groupby(by=["Ville", "Année", "Mois"], sort=False, observed=True)["Poids"].sum().reset_index(name="Poids")

data20MoisPoids = data20.groupby(by=["Ville", "Année", "Mois"], sort=False, observed=True)["Poids"].sum().reset_index(name="Poids")

dataMoisAnneePoids = pd.concat([data171819MoisPoids, data20MoisPoids])
dataMoisAnneePoids

fig = px.histogram(dataMoisAnneePoids, x="Année", y="Poids", color="Ville", width=1000, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Poids collecté de verre par année et par ville sur la période 2017-2020")
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataMoisAnneePoids, x="Année", y="Poids", color="Ville", width=1000, color_discrete_map=dictVillesCouleurs, title="Poids collecté de verre par année et par ville sur la période 2017-2020")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")
fig.update_xaxes(type="category")

fig = px.histogram(dataMoisAnneePoids, x="Ville", y="Poids", color="Année", width=1000, title="Poids collecté de verre par ville et par année sur la période 2017-2020")
fig.update_layout(barmode="group", yaxis_title="Poids (en kg)")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")

fig = px.histogram(dataMoisAnneePoids, x="Ville", y="Poids", color="Année", width=1000, title="Poids collecté de verre par ville et par année sur la période 2017-2020")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")
fig.update_xaxes(categoryorder="total descending")

px.pie(dataMoisAnneePoids, names="Ville", values="Poids", color="Ville", color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=800, title="Répartition du poids collecté de verre par ville sur la période 2017-2020")

Graphiques sur les poids collectés par adresses (regroupées par ville) et par année¶

Cannes¶

fig = px.histogram(dataCannes171819, x="Adresse", y="Poids", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Cannes sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataCannes171819, x="Adresse", y="Poids", color="Année", width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Cannes et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataCannes171819, x="Adresse", y="Poids", color="Année", width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Cannes et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.box(dataCannes171819, x="Adresse", y="Poids", color="Adresse", width=2000, height=1000, title="Dispersion du poids collecté de verre par adresse à Cannes sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataCannes20, x="Lieu de Collecte", y="Poids", color="Lieu de Collecte", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Cannes en 2020")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

Le Cannet¶

fig = px.histogram(dataCannet171819, x="Adresse", y="Poids", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse au Cannet sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataCannet171819, x="Adresse", y="Poids", color="Année", width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse au Cannet et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataCannet171819, x="Adresse", y="Poids", color="Année", width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse au Cannet et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.box(dataCannet171819, x="Adresse", y="Poids", color="Adresse", width=2000, height=1000, title="Dispersion du poids collecté de verre par adresse au Cannet sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataCannet20, x="Lieu de Collecte", y="Poids", color="Lieu de Collecte", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse au Cannet en 2020")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

Mandelieu-la-Napoule¶

fig = px.histogram(dataMandelieu171819, x="Adresse", y="Poids", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Mandelieu-la-Napoule sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataMandelieu171819, x="Adresse", y="Poids", color="Année", width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Mandelieu-la-Napoule et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataMandelieu171819, x="Adresse", y="Poids", color="Année", width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Mandelieu-la-Napoule et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.box(dataMandelieu171819, x="Adresse", y="Poids", color="Adresse", width=2000, height=1000, title="Dispersion du poids collecté de verre par adresse à Mandelieu-la-Napoule sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataMandelieu20, x="Lieu de Collecte", y="Poids", color="Lieu de Collecte", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Mandelieu-la-Napoule en 2020")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

Mougins¶

fig = px.histogram(dataMougins171819, x="Adresse", y="Poids", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Mougins sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataMougins171819, x="Adresse", y="Poids", color="Année", width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Mougins et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataMougins171819, x="Adresse", y="Poids", color="Année", width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Mougins et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.box(dataMougins171819, x="Adresse", y="Poids", color="Adresse", width=2000, height=1000, title="Dispersion du poids collecté de verre par adresse à Mougins sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataMougins20, x="Lieu de Collecte", y="Poids", color="Lieu de Collecte", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Mougins en 2020")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

Théoule-sur-Mer¶

fig = px.histogram(dataTheoule171819, x="Adresse", y="Poids", color="Adresse", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Théoule-sur-Mer sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataTheoule171819, x="Adresse", y="Poids", color="Année", width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Théoule-sur-Mer et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataTheoule171819, x="Adresse", y="Poids", color="Année", width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Théoule-sur-Mer et par année sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(barmode='group', yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.box(dataTheoule171819, x="Adresse", y="Poids", color="Adresse", width=2000, height=1000, title="Dispersion du poids collecté de verre par adresse à Théoule-sur-Mer sur la période 2017-2019")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

fig = px.histogram(dataTheoule20, x="Lieu de Collecte", y="Poids", color="Lieu de Collecte", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel, width=2000, height=1000, title="Poids collecté de verre par adresse à Théoule-sur-Mer en 2020")
fig.update_xaxes(tickangle=270, tickfont=dict(size=10))
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

Graphiques sur les poids collectés par mois (par année) et par ville¶

data17MoisPoids = dataMoisAnneePoids[dataMoisAnneePoids["Année"] == 2017]

fig = px.line(data17MoisPoids, x="Mois", y="Poids", color='Ville', color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=900, title="Poids collecté de verre par mois et par ville en 2017")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

data18MoisPoids = dataMoisAnneePoids[dataMoisAnneePoids["Année"] == 2018]

fig = px.line(data18MoisPoids, x="Mois", y="Poids", color='Ville', color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=900, title="Poids collecté de verre par mois et par ville en 2018")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

data19MoisPoids = dataMoisAnneePoids[dataMoisAnneePoids["Année"] == 2019]

fig = px.line(data19MoisPoids, x="Mois", y="Poids", color='Ville', color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=900, title="Poids collecté de verre par mois et par ville en 2019")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

data20MoisPoids = dataMoisAnneePoids[dataMoisAnneePoids["Année"] == 2020]

fig = px.line(data20MoisPoids, x="Mois", y="Poids", color='Ville', color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=900, title="Poids collecté de verre par mois et par ville en 2020")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")

dataMoisAnneePoids["Période"] = dataMoisAnneePoids["Mois"] + " " + dataMoisAnneePoids["Année"].astype(str)
dataMoisAnneePoids

fig = px.line(dataMoisAnneePoids, x="Période", y="Poids", color='Ville', color_discrete_map=dictVillesCouleurs, width=2000, title="Poids collecté de verre par mois et par ville sur la période 2017-2020")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)")
fig.update_xaxes(tickangle=270)

dataCannesMoisPoids = dataMoisAnneePoids[dataMoisAnnee["Ville"] == "Cannes"]

fig = px.line(dataCannesMoisPoids, x="Mois", y="Poids", color='Année', width=900, title="Poids collecté de verre à Cannes par mois et par année")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)", yaxis_rangemode="tozero")

dataCannetMoisPoids = dataMoisAnneePoids[dataMoisAnnee["Ville"] == "Le Cannet"]

fig = px.line(dataCannetMoisPoids, x="Mois", y="Poids", color='Année', width=900, title="Poids collecté de verre au Cannet par mois et par année")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)", yaxis_rangemode="tozero")

dataMandelieuMoisPoids = dataMoisAnneePoids[dataMoisAnnee["Ville"] == "Mandelieu-la-Napoule"]

fig = px.line(dataMandelieuMoisPoids, x="Mois", y="Poids", color='Année', width=900, title="Poids collecté de verre à Mandelieu-la-Napoule par mois et par année")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)", yaxis_rangemode="tozero")

dataMouginsMoisPoids = dataMoisAnneePoids[dataMoisAnnee["Ville"] == "Mougins"]

fig = px.line(dataMouginsMoisPoids, x="Mois", y="Poids", color='Année', width=900, title="Poids collecté de verre à Mougins par mois et par année")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)", yaxis_rangemode="tozero")

dataTheouleMoisPoids = dataMoisAnneePoids[dataMoisAnnee["Ville"] == "Théoule-sur-Mer"]

fig = px.line(dataTheouleMoisPoids, x="Mois", y="Poids", color='Année', width=900, title="Poids collecté de verre à Théoule-sur-Mer par mois et par année")
fig.update_layout(yaxis_title="Poids (en kg)", yaxis_rangemode="tozero")

	Collecte	Contenant	Adresse	Ville	Année	Mois	SEMAINE	date	heure	Taux	Poids
0	PAV	CNT135V	CHEMIN DES BREGUIERES	Le Cannet	2017	Janvier	1	2017-01-05	06:32:09	2	500
1	PAV	CNT005V	RUE DES MOULIERES	Le Cannet	2017	Janvier	1	2017-01-05	06:38:41	2	420
2	PAV	CNT165V	AVENUE DU REPOS	Le Cannet	2017	Janvier	1	2017-01-05	06:44:56	1	210
3	PAV	CNT115V	RUE DES ORANGERS	Le Cannet	2017	Janvier	1	2017-01-05	06:48:51	2	450
4	PAV	CNT150V	BOULEVARD D'OLIVETUM	Le Cannet	2017	Janvier	1	2017-01-05	06:54:58	3	730
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
24755	PAV	CAN013V	ALLEE DE LA LIBERTE	Cannes	2019	Novembre	47	2019-11-22	09:04:01	1	250
24756	PAV	CAN017V	AVENUE LAUGIER	Cannes	2019	Novembre	47	2019-11-22	09:10:11	2	450
24757	PAV	CAN152V	AVENUE ISOLA BELLA	Cannes	2019	Novembre	47	2019-11-22	07:10:00	4	970
24758	PAV	CAN159V	55 AVENUE DU ROI ALBERT 1ER	Cannes	2019	Novembre	47	2019-11-22	08:13:47	1	230
24759	PAV	CAN175V	RUE FELIX FAURE	Cannes	2019	Novembre	47	2019-11-22	08:53:39	1	280

	Collecte	Contenant	Adresse	Ville	Année	Mois	SEMAINE	date	heure	Taux	Poids
3762	PAV	CAN137V	BD VICTOR TUBY	Cannes	2017	Janvier	1	2017-01-02	08:41:51	2	490
3763	PAV	CAN148V	MARCHE FORVILLE	Cannes	2017	Janvier	1	2017-01-02	08:46:34	2	710
3764	PAV	CAN080V	AVENUE VICTOR TUBY	Cannes	2017	Janvier	1	2017-01-02	08:50:18	1	160
3765	PAV	CAN006V	AVENUE LOUIS BLANC	Cannes	2017	Janvier	1	2017-01-02	08:55:03	3	650
3766	PAV	CAN021V	PLACE CORNUT GENTILLE	Cannes	2017	Janvier	1	2017-01-02	08:58:51	2	600
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
24432	PAV	THE011V	AVENUE DE LA CÔTE D'AZUR	Théoule-sur-Mer	2019	Octobre	42	2019-10-15	08:50:15	1	230
24433	PAV	THE011V	AVENUE DE LA CÔTE D'AZUR	Théoule-sur-Mer	2019	Octobre	40	2019-10-01	09:39:28	3	690
24434	PAV	THE011V	AVENUE DE LA CÔTE D'AZUR	Théoule-sur-Mer	2019	Octobre	44	2019-10-29	08:28:18	2	760
24435	PAV	THE050V	PORT LE GALERE	Théoule-sur-Mer	2019	Octobre	42	2019-10-15	08:56:05	1	240
24436	PAV	THE050V	PORT LE GALERE	Théoule-sur-Mer	2019	Octobre	40	2019-10-01	09:43:17	4	940

	Prestation	Date de réalisation	Lieu de Collecte	Matériel	Poids	Ville
0	12001054939	2020-01-02	VOIE JULIA	COLONNE K 3 m3	436	Le Cannet
1	12001054940	2020-01-02	BREGUIERES/FONT GALLOU	COLONNE K 3 m3	436	Le Cannet
2	12001054941	2020-01-02	AV ECOLES/ROTHMANS	COLONNE K 3 m3	436	Le Cannet
3	12001054942	2020-01-02	MERLETTE	COLONNE K 2,5 m3	545	Cannes
4	12001054943	2020-01-02	RIOU/HLM	COLONNE K 4 m3	581	Cannes
...	...	...	...	...	...	...
5471	12009697556	2020-09-30	GOURGUETTES/RONDPOINT	COLONNE K 3 m3	180	Cannes
5472	12009697557	2020-09-30	GOURGUETTES/ARRET BUS	COLONNE ENTERREE K 4 m3	240	Cannes
5473	12009697554	2020-09-30	BALZAC/LECLERC	COLONNE K 3 m3	360	Cannes
5474	12009697559	2020-09-30	JOURDAN/ENTREE ANAS	COLONNE K 3 m3	180	Cannes
5475	12009697558	2020-09-30	JOURDAN/RANCHITO	COLONNE K 3 m3	180	Cannes